시계열 분석에 관한 최고의 10 권의 책 -Anulytics Vidhya

시계열 분석의 비밀 잠금 해제 : 필수 자원에 대한 안내서

시계열 분석의 복잡성을 탐색하면 데이터 통찰력의 숨겨진 보물을 발견하는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 이 여정은 종종 올바른 가이드 북으로 시작됩니다. 자원 선택은 경험 수준에 관계없이 시계열 예측 및 분석에 대한 이해에 큰 영향을 미칩니다. 다음과 같은 책은 기본 개념에서 고급 기계 학습 기술에 이르기까지 광범위한 스펙트럼을 다루며 성공에 필요한 도구와 지식을 제공합니다. 각각은 독특한 관점과 귀중한 전략을 제공하여 모든 학습자에게 무언가를 보장합니다.

상위 10 개의 시계열 분석 서적 : 선별 된 목록

이 선별 된 목록은 시계열 분석의 다양한 측면을 다루는 10 개의 영향력있는 책을 강조합니다.

1. 예측 : 원칙과 실습
2. 시계열 분석 : 새로운 통찰력
3. R : 실습 가이드 (Third Edition)를 사용한 실제 시계열 예측
4. 파이썬을 사용한 시계열을위한 기계 학습 : 최신 기계 학습 방법으로 이상을 예측, 예측 및 감지
5. 금융 시계열의 재발 간격 분석
6. 시계열 분석 : 예측 및 제어
7. 적용 된 시계열 분석
8. 실제 시계열 분석 : 통계 및 기계 학습을 통한 예측
9. 파이썬을 통한 시계열 분석 및 예측
10. 다변량 시계열 분석 : R 및 재무 응용 프로그램

자세한 책 요약 :

(참고 : 길이의 제약으로 인해 각 책의 주요 측면 만 아래에 요약되어 있습니다. 원본 텍스트는 더 자세한 설명을 제공합니다.)

1. 예측 : 원칙과 실습

• 저자 : Rob J. Hyndman과 George Athanasopoulos
• 출판 연도 : 2013
• 기본 및 고급 시계열 예측 방법을 다루는 포괄적 인 가이드. 실제 예제와 R을 사용하는 실제적인 접근 방식은 모든 수준에 액세스 할 수있게합니다.

2. 시계열 분석 : 새로운 통찰력

• 저자 : Rifaat M. Abdalla
• 출판 연도 : 2023
• 시계열의 견고한 기초를 가진 사람들을위한 고급 방법론 및 최신 응용 프로그램을 탐색합니다. 전통적인 통계 방법과 기계 학습과 혼합됩니다.

3. R ​​: 실습 가이드 (Third Edition)를 사용한 실제 시계열 예측

• 저자 : Galit Shmueli
• 출판 연도 : 2016
• R을 사용한 데이터 탐색, 모델 선택 및 평가에 중점을 둔 실용적이고 실습 가이드는 수많은 연습 및 사례 연구를 통해 실제 응용 프로그램을 강조합니다.

4. 파이썬이있는 시계열을위한 기계 학습

• 저자 : Ben Auffarth
• 출판 연도 : 2021
• Python을 사용하여 기계 학습 기술을 시계열에 적용하는 포괄적 인 안내서. 여기에는 Arima, RNNS, LSTMS 및 CNNS가 포함되어 전처리 및 모델 평가를 강조합니다.

5. 금융 시계열의 재발 간격 분석

• 저자 : Wei-Xing Zhou, Zhi-Qiang Jiang, Wen-Jie Xie
• 출판 연도 : 2024
• 재발 간격 분석을 금융 시장을 이해하고 수 문학 및 지진학의 방법을 조정하는 새로운 접근법으로 소개합니다.

6. 시계열 분석 : 예측 및 제어

• 저자 : George EP Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel 및 Greta M. Ljung
• 출판 연도 : 2015
• 시계열 분석의 주요 작업은 기본적인 기여와 예측 및 제어 기술에 대한 실질적인 통찰력으로 유명합니다.

7. 적용 된 시계열 분석

• 저자 : Terence C. Mills
• 출판 연도 : 2019
• 시계열 분석의 실제 적용에 중점을 두어 이론적 개념을 실제 예제와 혼합합니다. Arima, Garch 모델 및 상태 공간 모델을 다룹니다.

8. 실제 시계열 분석 : 통계 및 기계 학습을 통한 예측

• 저자 : Aileen Nielsen
• 출판 연도 : 2019
• 기존의 통계적 방법을 최신 기계 학습 기술과 결합하여 시간 의존적 데이터를 분석하고 예측하기위한 강력한 툴킷을 제공합니다.

9. 파이썬을 통한 마스터 링 시계열 분석 및 예측

• 저자 : Sulekha Aloorravi
• 출판 연도 : 2024
• LSTM 신경망 및 선지자와 같은 기본 개념 및 고급 기술을 다루는 시계열 분석에서 파이썬을 활용하기위한 필수 안내서.

10. 다변량 시계열 분석 : R 및 금융 응용 프로그램과 함께

• 저자 : Ruey S. Tsay
• 출판 연도 : 2014
• 재무 데이터에 중점을 둔 여러 시계열을 동시에 분석하기위한 결정적인 안내서. VAR 모델, 공적분 및 상태 공간 모델을 다룹니다.

결론:

이 포괄적 인 자원은 풍부한 지식을 제공하여 결과를 예측하고 해석하기위한 접근 방식을 변화시킵니다. 그들은 이론과 실천 사이의 격차를 해소하여 다양한 분야에 적용 할 수있는 실제 사례를 제공합니다. 이러한 전문적으로 제작 된 가이드를 활용하면 시계열 챌린지를 해결하고 강력한 분석 결과를 바탕으로 정보에 입각 한 결정을 내릴 수 있습니다.

위 내용은 시계열 분석에 관한 최고의 10 권의 책 -Anulytics Vidhya의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!